## PENGELOMPOKAN SATUAN KERJA PROVINSI MALUKU BERDASARKAN INDIKATOR KINERJA PELAKSANAAN ANGGARAN MENGGUNAKAN ANALISIS CLUSTER K-MEANS (STUDI KASUS: KPPN AMBON TAHUN 2021)
The Grouping of Work Units of Maluku Province Based On Budget Implementation Performance Indicators Using K-Means Cluster Analysis (Case Study: KPPN Ambon at 2021)
Unique Desyrre Alexandrie Resiloy 1* , Wahyuni Aprili 2 , Inayah Putri Solong 3 1,2,3 Program Studi Statistika, Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena, Kampus Unpatti-Poka, Ambon, Maluku, Indonesia
e-mail : uresiloy@gmail.com 1 *, wahyuniaprilly@gmail.com 2 , nayahputri02@gmail.com 3
Abstrak: Indikator  Kinerja  Pelaksana  Anggaran  (IKPA)  merupakan  alat  kontrol  dalam  melakukan pengawasan pengelolaan kinerja  keuangan satuan kerja. IKPA disediakan oleh Ditjen Perbendaharaan yang  terintegrasi  pada  Online  Monitoring  SPAN,  yang  dijadikan  ukuran  untuk  mencerminkan  kinerja satuan kerja atas kesesuaian perencanaan pelaksanaan anggaran, kepatuhan terhadap regulasi, efektifitas pelaksanaan  kegiatan,  serta  efisien  pelaksanaan  anggaran.    Perhitungan  capaian  output  dihitung berdasarkan rasio antara capaian RO dengan target RO yang memiliki tiga belas indikator IKPA. Dengan menggunakan analisis cluster K-Means untuk pengelompokan satuan kerja berdasarkan indikator IKPA, diperoleh  4  cluster  yaitu  cluster  1  dengan  nilai  IKPA  sangat  baik  sebanyak  33  satuan  kerja,  cluster  2 dengan nilai IKPA baik sebanyak 17 satuan kerja, cluster 3 dengan nilai IKPA cukup sebanyak 120 satuan kerja, dan cluster 4 dengan nilai IKPA kurang, sebanyak 5 satuan kerja.
Kata Kunci: IKPA, pengelompokan, cluster K-Means.
Abstract: The Budget Executing Performance Indicator (Indikator Kinerja Pelaksana Anggaran/IKPA) is a control tool in supervising the management of the work unit's financial performance. IKPA is provided by the Directorate General of Treasury which is integrated into the Online Monitoring of SPAN, which is used as a measure to reflect the performance of the work unit on the suitability of budget implementation planning,  compliance  with  regulations,  effectiveness  of  activity  implementation,  and  efficient  budget execution.  The  calculation  of  the  output  achievement  is  calculated  based  on  the  ratio  between  the  RO achievement and the RO target which has thirteen IKPA indicators. By using K-Means cluster analysis for grouping work units based on IKPA indicators, we get 4 clusters, namely cluster 1 with a very good IKPA value of 33 work units, cluster 2 with a good IKPA value of 17 work units, cluster 3 with an adequate IKPA value of 120 work units, and cluster 4 with less IKPA scores, as many as 5 work units.
Keywords : IKPA, grouping, K-Means cluster.

## 1. PENDAHULUAN
Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Negara  (APBN)  merupakan  suatu  perencanaan  dalam  bidang keuangan dalam jangka tahunan yang dilaksanakan oleh pemerintah Negara Kesatuan Republik Indonesia dan  disetujui  oleh  badan  legislatif  yaitu  Dewan  perwakilan  Rakyat  (DPR)  [1].    APBN  oleh  Menteri Keuangan Republik Indonesia selaku Bendahara Umum Negara (BUN) dilaksanakan dengan menujuk suatu pejabat perbendaharaan negara dalam wilayah kinerja yang telah ditetapkan. Adapun instansi kuasa BUN yang dimaksud adalah Kantor Pelayanan Perbendaharaan Negara (KPPN). KPPN memiliki kuasa sebagai bendahara  umum  negara  yang  berwewenang  dalam  penyaluran  dana  dari  kas  negara  ke  beberapa  satuan kerja yang bernaung dibawah kementerian/lembaga lain ataupun dibawah Kementerian Keuangan sendiri.
Tugas  pokok  KPPN  yakni  mengatur  pendapatan  dari  negara  untuk  dikelola  kemudian  diberikan  kepada kementrian negara atau lembaga atau satuan kerja (satker). Dalam tugas pokok tersebut, KPPN memiliki alat kontrol dalam melakukan pengawasan pengelolaan kinerja keuangan terhadap satuan kerja yang disebut dengan  Indikator  Kinerja  Pelaksana  Anggaran  (IKPA).  IKPA  digunakan  sebagai  alat  monitoring  dan evaluasi  terhadap  pelaksanaan  anggaran  yang  disediakan  oleh  Ditjen  Perbendaharaan.  IKPA  terintegrasi pada Online Monitoring Sistem  Perbendaharaan  dan  Anggaran  Negara  (OM-SPAN),  yang  kemudian dijadikan ukur kinerja satuan kerja atas kesesuaian perencanaan pelaksanaan anggaran, kepatuhan terhadap regulasi, efektifitas pelaksanaan kegiatan serta efisien pelaksanaan anggaran [2].
IKPA memiliki tiga belas indikator untuk digunakan pada perhitungan capaian output . Perhitungan dilakukan  berdasarkan  rasio  antara  capaian  Rincian Output (RO)  dengan  target  RO.  Pengawasan pengelolaan  kinerja  keuangan  yang  meliputi  nilai  IKPA  dipengaruhi  oleh  ketaatan  terhadap  peraturan pengelolaan  keuangan,  kesesuaian  perencanaan  dan  pelaksanaan  anggaran,  serta  aktivitas  pengelolaan keuangan. Tiga belas indikator tersebut adalah Revisi DIPA, Deviasi Halaman III DIPA, Pagu Minus, Data Kontrak,  Pengelolaan  Uang  Persediaan  (UP)  dan  Tambahan  Uang  Persediaan  (TUP),  Laporan Pertanggungjawaban  Bendahara,  Dispensasi  SPM,  Penyerapan  Anggaran,  Penyelesaian  Tagihan, Konfirmasi  Capaian Output ,  Retur  SP2D,  Renkas  dan  Kesalahan  SPM.  Beberapa  penelitian  terdahulu terkait IKPA, diantaranya [3] yang mengungkap pengaruh kepatuhan dan pemahaman satker lingkup KPPN Mamuju  terhadap  kualitas  kinerja  dan  pelaksanaan  APBN  melalui  IKPA;  [4]  terkait  analisis  kesesuaian perencanaan dengan pelaksanaan anggaran serta kendala yang dihadapi pada satker wilayah Bandung Raya terkait  pelaksanaan  IKPA;  serta  beberapa  aspek  penilaian  dalam  anggaran  belanja  kementerian/lembaga menggunakan aplikasi OM-SPAN dan uraian ketiga belas indikator IKPA [5].
Pada tahun 2021 terdapat 175 satker yang dievaluasi pelaksanaan anggarannya oleh KPPN Ambon. Presentase  nilai  total  berbanding  dengan  konversi  bobot  dari  masing-masing  satker  beragam.  Presentase minimum yakni 34,51% oleh salah satu instansi, presentase maksimum yakni 98,89% oleh instansi lainnya, sementara rata-rata nilai total berbanding konversi bobot yakni 82,27%. Artinya bahwa masih ada satker yang belum dapat menyerap anggaran dengan baik. Oleh karena itu akan dilakukan klasifikasi satker yang memiliki  kemiripan  dalam  pencapaian  pelaksanaan  IKPA,  sehingga  dapat  diketahui  kelompok  satker dengan  capaian  pelaksaan  IKPA  sangat  baik,  baik,  cukup,  dan  kurang.  Hal  ini  sesuai  dengan  kategori rentang  nilai  pada  Pasal  23  Peraturan  Direktur  Jenderal  Perbendaharaan  Nomor  Per-  4  /PB/2021tentang Petunjuk Teknis Penilaian Indikator Kinerja Pelaksanaan Anggaran Belanja Kementerian Negara/Lembaga [2]. Klasifikasi atau pengelompokkan ini dapat dianalisa dengan menggunakan K-Means cluster , sebagai salah satu metode statistika untuk analisis cluster non hirarki yang digunakan dalam teknik algoritma untuk mengelompokkan item atau subjek penelitian menjadi K-cluster dengan cara meminimumkan SS ( Sum of Square ) dengan jarak centriod cluster.
Adapun  beberapa  penelitian  tentang K-Means  cluster seperti  [6]  terkait  pengelompokkan Kabupaten/Kota di provinsi maluku berdasarkan indikator Indeks Pembangunan Manusia (IPM) pada tiga cluster ;  [7]  yang  mengelompokkan  provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  variabel  yang  berpengaruh  pada perubahan  IPM pada dua cluster ; [8] yang dilakukan di Sulawesi Selatan terkait pengelompokkan tingkat kesejahteraan kabupaten/kota berdasarkan sosial ekonomi rumah tangga. Selain itu ada pula studi kasus di Majalengka  yang  menganalisis K-Means clustering pada  penyakit  menular  manusia.  Berbeda  dengan penelitian-penelitian tersebut, metode K-Means cluster yang digunakan pada penelitian  ini berfokus pada model non hirarki untuk mengklasifikasi atau mengelompokkan satker pada lingkup KPPN Ambon pada tahun  2021.  Penelitian  agar  diharapkan  tidak  hanya  sebagai  referensi  dalam  penerapan K-Mean  cluster terhadap  pelaksaan  IKPA  dalam  lingkup  KPPN  Ambon,  tetapi  juga  bermanfaat  bagi  instansi  dalam memudahkan pengklasfikasian satker berdasarkan pencapaian IKPA.

## 2. METODOLOGI
Data dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari KPPN Ambon yaitu data IKPA tahun  2021  yang  diambil  pada  bulan  Desember  tahun  2021.  Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam
penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis K-Means cluster non  hirarki,  yang  merupakan  metode  yang mencoba  mempartisi  data  menjadi  dua  atau  lebih  kelompok  menggunakan  nilai  rata-rata  sebagai  pusat cluster [9]. Tahapan – tahapan melakukan pengclusteran yakni [10]:
1. Menentukan besarnya k, yaitu banyaknya cluster
2. Menentukan titik pusat ( centroid ) secara acak di tahap pertama
3. Menghitung jarak Euclidien menggunakan rumus:
𝑑 (𝑥,𝑦) = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=0 (1)
dimana:
𝑑 (𝑥,𝑦)
= jarak data ke 𝑥 ke pusat cluster y
𝑥 𝑖 = data x pada observasi ke- i
𝑦 𝑖 = titik pusat ke y observasi ke- i
𝑛 = banyaknya observasi
4. Menghitung kembali centroid dengan keanggotaan cluster yang terbentuk dengan menghitung nilai rata-rata dari semua data dalam sebuah cluster dengan rumus :
𝑉 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑋 𝑘𝑗 𝑁 𝑖 𝑘=0 (2)
dimana:
𝑉 𝑖𝑗 = centroid rata-rata pada cluster ke- i untuk variabel ke- j
𝑁 𝑖 = jumlah anggota cluster ke- i
𝑖, 𝑘 = indeks dari cluster
𝑗 = indeks variabel
𝑋 𝑘𝑗 = nilai data ke– k variabel ke- j untuk cluster tersebut
5. Menghitung kembali setiap objek menggunakan centroid baru. Jika anggota cluster tidak mengalami perubahan lagi, maka proses clustering dinyatakan selesai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengujian  analisis cluster dengan  metode K-Means untuk clustering satker  dalam  lingkup  wilayah  kerja  KPPN  Ambon  berdasarkan  IKPA  ahun  2021  menjadi  4 cluster , dengan  kategori  nilai  IKPA  sesuai peraturan yang ditetapkan  [2]. Sangat baik untuk  IKPA > 95, kategori nilai IKPA baik apabila 89 < nilai IKPA < 95, kategori nilai IKPA cukup 70 < nilai IKPA < 89, dan kategori nilai IKPA kurang IKPA <70.
Melalui pengolahan data menggunakan software SPPS 19, diperoleh hasil initial cluster seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1, dimana merupakan tampilan pertama proses clustering data sebelum melakukan iterasi.  Karena  yang  akan  dihasilkan  pada  proses  clustering  sesudah  iterasi  justru  merupakan  hasil  akhir cluster, maka output ini tidak akan dianalisis.
Tabel 1. Hasil Initial Cluster Centers Initial Cluster Centers
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Revisi DIPA (X1) 5.00 5.00 5.00 5.00 Deviasi Halaman III DIPA (X2) 3.13 3.21 3.86 .00 Pagu Minus (X3) 5.00 5.00 2.90 .00 Data Kontrak (X4) 10.0 5.0 .0 .0 Pengelolaan UP dan TUP (X5) 8.00 7.44 8.00 .00 LPJ Bendahara (X6) 5.00 5.00 5.00 5.00 Dispensasi SPM (X7) 5 5 5 5 Penyerapan Anggaran (X8) 13.11 .00 15.00 .00 Penyelesaian Tagihan (X9) .00 7.50 .00 .00 Capaian Output (X10) .00 10.43 16.63 .00 Retur SP2D (X11) 5.00 4.98 5.00 5.00 Renkas X(12) .00 5.00 .00 .00 Kesalahan SPM (X13) 4.75 4.25 4.00 5.00

## 3.1. Data Quick Cluster
Berikut  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  SPSS  19  untuk  proses  iterasi  dengan  cara mengubah-ubah cluster yang ada sebelumnya ( initial ) sehingga menjadi lebih tepat dalam pengelompokkan.
Tabel 2.  Hasil Iteration History Iteration Change in Cluster Centers 1 2 3 4 1 8.563 13.285 4.076 5.911 2 .285 .766 .517 .985 3 .010 .015 .006 .164 4 .000 .000 6.247E-5 .027 5 1.057E-5 5.449E-6 6.865E-7 .005 6 3.524E-7 1.048E-7 7.544E-9 .001 7 1.175E-8 2.015E-9 8.290E-11 .000 8 3.915E-10 3.875E-11 9.102E-13 2.112E-5 9 1.305E-11 7.425E-13 1.121E-14 3.519E-6 10 4.354E-13 1.734E-14 1.388E-17 5.866E-7
Berdasarkan  Tabel  2,  terjadi  10  tahapan  iterasi  (proses  pengulangan  dengan  ketepatan  lebih  tinggi dari  sebelumnya).  Dengan  menggunakan  Persamaan  (1),  jarak  minimum  antar  pusat cluster yang  terjadi dari nilai minimum adalah 17,50. Selanjutnya diperoleh hasil final cluster yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3.  Hasil Akhir Proses Clustering Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Revisi DIPA (X1) 5.00 5.00 4.99 5.00 Deviasi Halaman III DIPA (X2) 2.66 2.11 3.27 1.09 Pagu Minus (X3) 4.84 4.88 4.90 4.00 Data Kontrak (X4) 3.5 4.4 1.5 .0 Pengelolaan UP dan TUP (X5) 6.99 6.26 6.87 3.66 LPJ Bendahara (X6) 4.86 4.89 4.94 4.86 Dispensasi SPM (X7) 5 5 5 5 Penyerapan Anggaran (X8) 14.38 7.14 13.83 4.04 Penyelesaian Tagihan (X9) 4.93 8.05 2.84 1.75 Capaian Output (X10) 1.16 12.36 13.93 .00 Retur SP2D (X11) 4.97 4.99 4.96 5.00 Renkas X(12) .61 2.31 .16 .00 Kesalahan SPM (X13) 4.18 4.26 4.29 4.45
Tabel  3  menunjukkan  hasil  dari  proses  akhir  dalam clustering yang  membentuk cluster sebanyak  4 untuk masing-masing indikator. Dapat dilihat pada tabel tersebut bahwa datanya berada diatas rata-rata total karena semua indikator memiliki angka positif.

## 3.2. Tingkat Signifikansi Antar Cluster
Untuk melihat pengujian tingkat signifikansi antar cluster dan mengetahui perbedaan di setiap cluster , maka  perlu  dilakukan  uji  ANOVA.  Ketentuan  penggunaan  angka  F  dalam  analisis cluster ialah  bahwa semakin besar angka F hitung (jika dilakukan uji Hipotesis, maka F hitung akan lebih besar dari F tabel) dan tingkat signifikansi (sig) < 0,05; maka semakin besar perbedaan antara ketiga cluster yang terbentuk [11]. Berikut adalah hasil dari uji ANOVA.
Tabel 4. ANOVA Cluster Error F Sig. Mean Square Df Mean Square Df Revisi DIPA (X1) .000 3 .002 171 0.151 .929 Deviasi Halaman III DIPA (X2) 14.649 3 1.874 171 7.818 .000 Pagu Minus (X3) 1.298 3 .202 171 6.434 .000 Data Kontrak (X4) 71.867 3 11.886 171 6.046 .001 Pengelolaan UP dan TUP (X5) 18.400 3 2.996 171 6.143 .001 LPJ Bendahara (X6) .060 3 .078 171 .774 .510 Dispensasi SPM (X7) .000 3 .000 171 . . Penyerapan Anggaran (X8) 377.103 3 5.052 171 74.651 .000 Penyelesaian Tagihan (X9) 159.875 3 19.977 171 8.003 .000 Capaian Output (X10) 1622.528 3 6.545 171 247.899 .000 Retur SP2D (X11) .005 3 .006 171 .858 .464 Renkas X(12) 23.552 3 1.649 171 14.280 .000 Kesalahan SPM (X13) .149 3 .211 171 .707 .549
Berdasarkan tabel yang didapat, pada kolom cluster adalah besaran between cluster means dan kolom error adalah besaran within cluster means . Sementara pada kolom F didapat dari rumus sebagai berikut.
𝐹 = 𝑏𝑒𝑡𝑤𝑒𝑒𝑛 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝑤𝑖𝑡ℎ𝑖𝑛 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑚𝑒𝑎𝑛
Hipotesis:
𝐻 0 : Keempat cluster tidak mempunyai perbedaan yang signifikan.
𝐻 1 : Keempat cluster mempunyai perbedaan yang signifikan.
Jika angka signifikan > 0.05; 𝐻 0 diterima 𝐻 1 ditolak.
Jika angka signifikan < 0,05; 𝐻 0 ditolak 𝐻 1 diterima.
Pada Tabel 4 dapat dilihat variabel yang membedakan berturut-turut:
1. Revisi DIPA dengan nilai F = 0.151 dan sig. = 0.929
2. Deviasi Halaman dengan nilai F = 7.818 dan sig. = 0.000
3. Pagu Minus dengan nilai F = 6.434 dan sig. = 0.000
4. Data Kontrak dengan nilai F = 6.046 dan sig. = 0.001
5. Pengelolaan UP dan TUP dengan nilai F = 6.143  dan sig. = 0.001
6. LPJ Bendahara dengan nilai F = 0.774  dan sig. = 0.510
7. Dispensasi SPM dengan nilai F = 0 dan sig. = 0
8. Penyerapan Anggaran dengan nilai F = 74.651 dan sig. = 0.000
9. Penyelesaian Tagihan dengan nilai F = 8.003 dan sig. = 0.000
10. Capaian Output dengan nilai F = 247.899 dan sig. = 0.000
11. Retur SP2D dengan nilai F = 0.858 dan sig. = 0.464
12. Renkas dengan nilai F = 14.280 dan sig. = 0.000
13. Kesalahan SPM dengan nilai F = 0.707 dan sig. = 0.549
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  bahwa  ada  beberapa  indikator  yang  memiliki  nilai  signifikansi (sig.) < 0,05.

## 3.3. Jumlah Anggota di Masing-Masing Cluster
Setelah dilakukan uji ANOVA, dengan menggunakan SPSS 19, diperoleh tabel untuk melihat jumlah anggota pada setiap cluster yang terbentuk yang bisa dilihat sebagai berikut.
Tabel 5. Number of Cases in Each Cluster Cluster 1 33.000 2 17.000 3 120.000 4 5.000 Valid 175.000 Missing .000
Berdasarkan hasil pada Tabel 5, tidak ada data yang missing dan pada cluster 1 terdiri dari 33 satker, cluster  2  terdiri  dari  17  satker, cluster 3  terdiri  atas  120  satker,  dan cluster 4  terdiri  dari  5  satker.  Hasil clustering secara  detail  untuk  keseluruhan  satker  telah  dilaporkan  kepada  KPPN  Ambon  untuk  menjadi rujukan pengklasifikasian pencapaian IKPA melalui penerapan K-Means Cluster.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan, maka dapat disimpulkan pengelompokkan Satuan Kerja di KPPN Ambon berdasarkan Indikator Kinerja Pelaksanaan Anggaran. Terdapat 4 cluster atau 4 kelompok yaitu:
1.  Cluster  1  termasuk  dalam  satuan  Kerja  yang  memiliki  nilai  Indikator  Kinerja  Pelaksanaan  Anggaran yang sangat baik. Satuan Kerja yang masuk dalam cluster 1 sebanyak 33 satuan kerja.
2.  Cluster  2  termasuk  dalam  satuan  Kerja  yang  memiliki  nilai  Indikator  Kinerja  Pelaksanaan  Anggaran yang baik. Satuan Kerja yang masuk dalam cluster 2 sebanyak 17 satuan kerja.
3.  Cluster 3 termasuk dalam satuan kerja yang memiliki nilai Indikator Kinerja Pelaksanaan Anggaran yang cukup. Satuan Kerja yang masuk dalam cluster 3 sebanyak 120 satuan kerja.
4.  Cluster  4  termasuk  dalam  satuan  Kerja  yang  memiliki  nilai  Indikator  Kinerja  Pelaksanaan  Anggaran yang kurang. Satuan Kerja yang masuk dalam cluster 4 sebanyak 5 satuan kerja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. N. Laili and Y. Farida, "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Satuan Kerja Terbaik Kategori Pagu  Besar  pada  Kantor  Pelayanan  Perbendaharaan  Negara  Surabaya  (KPPN)  II  dengan  Metode
Analytical Hierarchy Process.," Jurnal Mahasiswa Matematika ALGEBRA, vol. 1, no. 1, pp. 138-149, 2020.
[2]   K. K. R. Indonesia, "Peraturan Direktur Jenderal Perbendaharaan Nomor 4/PB/2021 Tentang Petunjuk Teknis Penilaian  Indikator Kinerja Pelaksanaan  Anggaran Belanja Kementerian Negara/Lembaga," Kementerian Keuangan Republik Indonesia, Jakarta, 2021.
[3]   S. D. Nurdyanto, "PENGARUH KEPATUHAN DAN PEMAHAMAN PERATURAN TERHADAP KUALITAS  KINERJA  DAN  PELAKSANAAN  ANGGARAN  APBN  SATKER  MITRA  KERJA KPPN MAMUJU," JEMSI, vol. 3, no. 3, pp. 323-332, 2022.
[4]   Sodikin, "AN ANALYSIS OF BUDGET IMPLEMENTATION PERFORMANCE MEASUREMENT USING IKPA," JENTRE J. Educ. Adm. Train. Relig, vol. 2, no. 2, pp. 64-71, 2021.
[5]   M.  Wita  and  Rusdi,  "ANALISIS  PERHITUNGAN  KINERJA  DENGAN  MEKANISME  IKPA TERHADAP KEPUASAN DAN KINERJA SATKER PADA KPPN MEULABOH," Juremi, vol. 1, no. 3, p. 255–260, 2021.
[6]   M. W. Talakua, Z. A. Leleury and A. W. Taluta, "Analisis cluster dengan menggunakan metode k- means  untuk  pengelompokkan  Kabupaten/Kota  di  provinsi  maluku  berdasarkan  indikator  indeks pembangunan manusia tahun 2014.," BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, vol. 11, no. 2, pp. 119-128, 2017.
[7]   W. Pramesti, "METODE K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN  VARIABEL  YANG  BERPENGARUH  PADA  PERUBAHAN  INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TAHUN 2020," MEDIA BINA ILMIAH, vol. 15, no. 10, pp. 5475- 5484, 2021.
[8]   R.  Awaliah,  "Analisis  Clustering  untuk  Mengelompokkan  Tingkat  Kesejahteraan  Kabupaten Berdasarkan  Sosial  Ekonomi  Rumah  Tangga  di  Wilayah  Provinsi  Sulawesi  Selata,"  Doctoral dissertation, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, Makasar, 2018.
[9]   C. Oktarina, K. A. Notodiputro and I. Indahwati, "Comparison of K-Means Clustering Method and K-Medoids on Twitter Data," Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, vol. 4, no. 1, pp. 189-202, 2020.
[10]  N. Dwitri, J. A. Tampubolon, S. Prayoga, F. I. Zer and D. Hartama, "Penerapan Algoritma K-Means Dalam  Menentukan  Tingkat  Kepuasan  Pembelajaran  Online  Pada  Masa  Pandemi  Covid-19  di Indonesia," Jti (Jurnal Teknol. Informasi), vol. 4, no. 1, pp. 101-105, 2020.
[11]  A.  Bastian,  H.  Sujadi  and  G.  Febrianto,  "Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Analysis  Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka)," pp. 26-32, 2018.
[12]  B.  L.  J.  and  M.  Engelhardt,  Intorduction  to  Probability  and  Mathematical  Statistics  2nd  Edition, California: Duxbury Press, 1992.
[13]  R.  Engle  and  S.  Manganelli,  "Conditional  Autoregressive  Value  at  Risk  by  Regression  Quantiles," Journal of Business and Economic Statistics Vol.2, No.3, pp. 367-382, 2004.
[14]  R.  A.  T.,  "The  GARCH  Model  and  Their  Application  to  the  VAR,"  in Proceedings  on  the  31th International Astin Colloquium , Washington, 2001.
[15]  K. A. DJPB Kemenkeu RI, "Profil KPPN," [Online]. Available:
http://www.djpb.kemenkeu.go.id/kppn/ambon/id/profil/sejarah.html. [Accessed 18 12 2021].